Python中基于机器学习的因果推理/提升 内容： ••• causeinfer是一个Python软件包，用于使用机器学习来估计平均和条件平均处理效果。 它的目标是编译标准和高级的因果推理模型，并展示其用法和功效-所有这些都具有帮助人们在商业，医学和社会经济领域学习CI技术的总体雄心。 请参阅以获取该软件包的完整概述，包括模型和数据集。 安装 causeinfer可以通过pip从PyPI下载或直接从此存储库中获取： pip install causeinfer git clone https://github.com/andrewtavis/causeinfer.git cd causeinfer python setup.py install import causeinfer 申请 因果推理算法 两种模型方法 对治疗和对照组的单独模型进行了训练和组合，以得出平均治疗效果（Hanso

GRANGER_CAUSE 是格兰杰因果检验。 原假设是 y 不是格兰杰原因 x。 用户指定两个系列 x 和 y，以及要考虑的显着性水平和最大滞后数。 该函数根据贝叶斯信息准则为 x 和 y 选择最佳滞后长度。 该函数生成格兰杰因果检验的 F 统计量以及相应的临界值。 如果 F 统计量大于临界值，我们拒绝 y 不是格兰杰原因 x 的原假设。 输入 help granger_cause 以了解更多信息。

因果推论360 一个Python包，用于从观测数据推断因果关系。 描述 因果推论分析可以根据实际的非实验性观察数据估算干预对某些结果的因果效应。 该软件包在统一的scikit-learn启发式API下提供了一组因果方法。 它实现了允许插入任意复杂的机器学习模型的元算法。 这种模块化方法支持高度灵活的因果建模。 类似于拟合和预测的API使得可以训练一组示例并估计对另一组示例的影响（“袋外”），从而可以更“诚实”地进行1效果估计。 该软件包还包括一个评估套件。 由于大多数因果模型在内部利用机器学习模型，因此我们可以通过从因果角度重新解释已知的机器学习评估来诊断性能不佳的模型。 如果您在科学背景下使用它，请考虑引用 ： @article { causalevaluations , title = { An Evaluation Toolkit to Guide Model Selec

格兰杰因果matlab代码这是Bethany Lusch，Pedro D.Maia和J.Nathan Kutz于2016年9月发表在《物理评论E》上的“推断网络动态系统中的连接性：使用格兰杰因果关系的挑战”所使用的代码。 我们对因果网络结构已知的非线性模型生成的数据进行成对条件格兰杰因果关系测试。 具体来说，我们模拟了Kuramoto振荡器的联网系统，并使用重构了底层网络。 我们将结果与各种参数的基本事实进行比较。 该代码由Bethany Lusch编写，完全在Matlab中编写。 张贴它是为了使您可以重新创建论文的结果，但同时它也经过设计，可以成为针对任何网络推理方法的一组测试。 BaseExperiment.m是主要功能。 它具有许多参数，因此一切都可以改变。 UsualParams.mat包含默认参数。 ExperimentA1.m，experimentA2.m，...是调用BaseExperiment.m的脚本。 他们加载UsualParams.mat并更改该实验中不同的任何参数。 有关如何创建UsualParams.mat的信息，请参见SetUsualParams.m。 指示

因果性是人工智能中重要的研究课题，尤其是在医疗等一些高风险领域。来自帝国理工学院的Ben Glocker讲述了医疗影像中「因果性」至关重要，涵盖52页ppt。作者指出，对于基于机器学习的图像分析的成功至关重要的是，研究人员要能意识到并解释他们的数据背后的因果关系。

非因果系统的因果近似实现－例

因果推断表示：因果推断简介

在这篇文章中，我讨论了因果关系的潜在结果和图形方法，以及它们与经济学实证工作的相关性。 我回顾了一些关于有向无环图的工作，包括最近的“The Book of Why”（[Pearl 和 Mackenzie，2018 年]）。 我还讨论了由鲁宾和合著者开发的潜在结果框架，建立在 Neyman 的工作基础上。 然后，我讨论了这些方法在经济学实证工作中的相对优点，重点是每个问题都能很好地回答，以及为什么经济学中的大部分工作在精神上更接近潜在的结果框架。

现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系，无法适用于多组观察变量，为此提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法。首先，引入多组典型相关变量建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数；然后，采用梯度上升的方法求解目标函数，构建多组典型相关变量的因果关系网络。模拟实验验证了该算法的有效性，并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系。

结构因果模型 一个实现结构因果模型（SCM）的Python包。 该软件包使从结构因果模型到图形的转换成为可能。 也可以直接从系数矩阵（即图的加权邻接矩阵）生成线性结构因果模型。 “图形”对象是通过提供一个邻接矩阵（和一个名称，可选）来定义的。 它们包含并维护图形的不同表示形式，视情况而定，这些表示形式可能会很有用，并且提供了从任何一种表示形式转换为任何其他表示形式的工具。 当前实现的表示为： 通过邻接矩阵， 通过邻接表， 通过边缘（“类型化”边缘：无边缘，向前，向后或无向边缘）。